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第1章 绪论1

1.1 冶金过程计算机系统的发展趋势1

1.1.1 冶金过程计算机控制的必要性1

1.1.2 冶金过程计算机的主要任务2

1.2 计算机在冶金过程中的应用概况3

1.2.1 冶金过程的人工智能优化3

1.2.2 人工智能优化的特点4

1.2.3 人工神经网络4

1.3 计算机数据采集与数据处理4

1.3.1 数据采集的基本结构4

1.3.2 数据采集目标5

1.3.3 采样数据的预处理7

1.3.4 数据处理10

第2章 人工神经网络12

2.1 人工神经网络基础12

2.1.1 人工神经网络处理单元12

2.1.2 人工神经网络结构及工作过程14

2.1.3 人工神经网络的性质15

2.1.4 人工神经网络的学习方法15

2.1.5 人工神经网络学习技巧16

2.2 反传人工神经网络算法17

2.2.1 反传人工神经网络结构17

2.2.2 误差逆传播学习算法原理17

2.2.3 广义Delta规则算法20

2.3 自组织特征神经网络22

2.3.1 自组织特征神经网络特点22

2.3.2 自组织特征神经网络结构22

2.3.3 自组织特征神经网络算法原理23

2.3.4 自组织特征神经网络的计算步骤24

2.4 遗传算法25

2.4.1 遗传算法的编码、再生、交叉与变异26

2.4.2 遗传算法的计算步骤29

2.4.3 用遗传算法训练神经网络的计算步骤32

第3章 原料流程的计算机应用34

3.1 概述34

3.1.1 原料场使用计算机的意义34

3.1.2 原料场使用过程计算机的目的35

3.1.3 原料场过程计算机系统结构35

3.2 原料场过程的计算机功能36

3.2.1 原料作业计划输入36

3.2.2 原料运输计划编制36

3.2.3 料仓库存管理37

3.2.4 胶带运输机运转控制38

3.2.5 移动机械运转控制38

3.2.6 作业实况收集39

3.2.7 料场库存管理39

3.2.8 编制报表39

3.2.9 数据显示39

3.2.10 技术计算39

3.2.11 数据通信40

3.3 原料场计算机应用新技术40

3.3.1 整粒车间使用模糊控制理论的远程计算机控制40

3.3.2 矿槽内原料堆积的计算机控制40

3.3.3 矿层混矿均匀的计算机控制41

3.3.4 专家系统的应用42

第4章 烧结过程的计算机应用44

4.1 烧结过程主要设备及工艺流程概述44

4.2 引入过程计算机的目的45

4.3 烧结过程的计算机功能45

4.3.1 掌握配料槽料位46

4.3.2 混合料槽料位控制46

4.3.3 配料混合控制及返矿槽料位控制46

4.3.4 混合料水分控制46

4.3.5 烧结台车料层厚度控制46

4.3.6 铺底料槽料位控制47

4.3.7 点火炉、保温炉燃烧控制47

4.3.8 成品取样数据处理47

4.3.9 数据打印48

4.3.10 数据显示48

4.3.11 数据通信49

4.4 烧结配料的控制模型及人工智能的应用49

4.4.1 配料模型和质量预测49

4.4.2 烧结OGS操作指导系统50

4.4.3 模糊控制在烧结终点控制中的应用51

第5章 高炉冶炼过程模型与计算机应用53

5.1 概述53

5.1.1 高炉冶炼过程主要设备及工艺53

5.1.2 高炉冶炼过程计算机控制的基本思路54

5.2 高炉冶炼过程的计算机功能54

5.2.1 原料、燃料作业数据处理54

5.2.2 原料、燃料装入数据处理55

5.2.3 高炉炉体和热风炉炉壳温度监视55

5.2.4 渣、铁数据处理56

5.2.5 炉内数据处理56

5.2.6 热风炉燃烧控制57

5.2.7 技术计算57

5.2.8 数据处理功能57

5.2.9 数据显示功能57

5.2.10 高炉计算机通信58

5.3 高炉过程数学模型与计算机控制58

5.3.1 热风炉数学模型59

5.3.2 配料计算与优化数学模型61

5.3.3 高炉反应动力学模型62

5.3.4 高炉热状态模型64

5.3.5 无料钟高炉布料模型68

5.3.6 高炉操作预测模型72

5.4 高炉冶炼过程的人工智能控制72

5.4.1 概述72

5.4.2 专家系统结构73

5.4.3 GO-STOP高炉炉况监控与预报系统75

5.4.4 炉热监测和控制专家系统78

5.4.5 炉料下降异常预报和控制80

第6章 铁水预处理过程的计算机应用82

6.1 工艺概述82

6.2 铁水预处理基础自动化85

6.3 铁水预处理过程的计算机功能86

6.4 铁水预处理过程的计算机应用实例88

6.4.1 宝钢铁水预处理系统88

6.4.2 利用神经网络预报铁水预处理终点硫含量模型90

第7章 转炉炼钢控制模型与计算机应用92

7.1 转炉炼钢的主要设备及工艺概述92

7.1.1 转炉炼钢的主要设备92

7.1.2 转炉炼钢过程简述93

7.2 转炉炼钢计算机控制系统93

7.2.1 系统的构成93

7.2.2 系统的功能95

7.3 转炉静态控制模型99

7.3.1 静态模型分类99

7.3.2 终点控制模型100

7.3.3 机理模型102

7.3.4 经验模型106

7.3.5 统计模型109

7.3.6 静态模型的比较110

7.4 转炉动态控制模型110

7.4.1 动态控制的必要性110

7.4.2 动态控制模型原理111

7.5 神经网络在转炉炼钢中的应用112

7.5.1 吹炼过程熔池温度和碳含量连续显示的神经元网络系统112

7.5.2 基于“神经元网络＋知识库”的转炉动态模型113

7.6 转炉炼钢过程控制的新进展116

7.6.1 利用废气信息进行吹炼控制116

7.6.2 利用炉渣信息进行吹炼控制118

7.6.3 转炉合金优化模型119

第8章 计算机在电弧炉炼钢中的应用122

8.1 电弧炉构造与电弧炉炼钢工艺概述122

8.2 电弧炉炼钢中的自动化控制系统123

8.2.1 主要功能123

8.2.2 电弧炉炼钢原料的称量与控制124

8.2.3 电弧炉冷却系统控制125

8.2.4 电弧炉电极升降自动控制126

8.3 电弧炉炼钢数学模型130

8.3.1 电能分配模型130

8.3.2 冶金模型131

8.3.3 热平衡模型135

8.4 电弧炉炼钢过程中的计算机功能138

8.4.1 电弧炉炼钢过程引入计算机的目的138

8.4.2 人机对话功能138

8.4.3 数据库管理系统143

8.4.4 数据通讯系统144

8.4.5 物料跟踪144

8.5 神经元网络在电弧炉电极调节中应用144

第9章 炉外精炼控制模型与计算机应用148

9.1 工艺概述148

9.1.1 炉外精炼的主要目的和任务148

9.1.2 炉外精炼的手段148

9.1.3 炉外精炼的技术特点149

9.2 炉外精炼过程计算机的功能150

9.3 计算机在RH真空循环脱气精炼过程中的应用150

9.3.1 RH真空循环脱气精炼设备150

9.3.2 RH真空精炼控制模型151

9.3.3 RH过程控制模型计算所需信息156

9.3.4 RH过程中的控制模型运行与功能157

9.3.5 RH真空精炼过程计算机应用实例157

9.4 计算机在LF炉钢包精炼过程中的应用160

9.4.1 LF炉钢包精炼设备160

9.4.2 LF炉外精炼数学模型161

9.4.3 LF炉精炼数学模型的功能164

9.4.4 LF炉能量输入设定点的人工智能优化系统164

9.5 计算机在CAS/CAS-OB钢包精炼过程中应用167

9.5.1 CAS/CAS-OB钢包精炼设备167

9.5.2 CAS-OB精炼数学模型168

9.5.3 计算机控制系统在CAS-OB钢包精炼过程中的功能172

第10章 连铸过程控制模型与计算机控制系统174

10.1 连续铸钢工艺设备概述174

10.2 过程检测及仪表175

10.3 连铸过程计算机控制系统176

10.3.1 计算机控制目的176

10.3.2 计算机系统结构176

10.3.3 计算机控制系统的功能177

10.4 连铸过程控制模型及人工智能的应用179

10.4.1 质量控制系统模型179

10.4.2 拉坯速度优化模型179

10.4.3 切割优化模型180

10.4.4 二冷水控制模型181

10.4.5 连铸坯热送热装在线控制数学模型181

10.5 连铸过程计算机控制应用实例185

10.6 新型结晶器钢水液位控制系统189

第11章 铁合金冶炼过程的计算机应用191

11.1 工艺流程概述191

11.2 铁合金冶炼过程的计算机控制系统192

11.2.1 原料配料工序控制192

11.2.2 原料磨细过滤工序控制193

11.2.3 造球工序控制193

11.2.4 烧结工序控制193

11.2.5 冶炼料仓、配料及输送的计算机控制系统193

11.2.6 预热工序控制194

11.2.7 铁合金电炉PLC控制194

11.2.8 电极压放自动控制195

11.2.9 电极深度计算196

11.3 过程计算机的功能197

参考文献198